package DianShang_2024.ds_03.extract

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions.{col, lit, when}

import java.util.Properties

object extract01 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    /*
        抽取shtd_store库中user_info的增量数据进入Hive的ods库中表user_info。根据ods.user_info表中operate_time或create_time作为增
        量字段(即MySQL中每条数据取这两个时间中较大的那个时间作为增量字段去和ods里的这两个字段中较大的时间进行比较)，只将新增的数据抽入，字段名
        称、类型不变，同时添加静态分区，分区字段为etl_date，类型为String，且值为当前比赛日的前一天日期（分区字段格式为yyyyMMdd）。使
        用hive cli执行show partitions ods.user_info命令，将结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下；
     */
    //  准备环境
    val spark=SparkSession.builder()
      .master("local[*]")
      .appName("数据抽取第一题")
      .config("hive.exec.dynamic.partition.mode","nonstrict")
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate()

    //  准备连接mysql的配置
    val mysql_connect=new Properties()
    mysql_connect.setProperty("user","root")
    mysql_connect.setProperty("password","123456")
    mysql_connect.setProperty("driver","com.mysql.jdbc.Driver")

    spark.sql("use ods03")

    //  拿到hive表里面最大的时间值
    val max_time=spark.sql(
      """
        |select
        |if(create_time>operate_time,create_time,if(create_time=operate_time,create_time,operate_time)) as max_time
        |from ods03.user_info
        |order by max_time desc
        |limit 1
        |""".stripMargin).collect()(0).get(0).toString

    //  使用sql的方式
   // 根据条件赛选出结果
    spark.read.jdbc("jdbc:mysql://192.168.40.110:3306/shtd_store?useSSL=false","user_info",mysql_connect)
      .createOrReplaceTempView("temp01")

    //  根据条件抽取数据
    spark.sql(
      s"""
        |insert into ods03.user_info
        |partition(etl_date="20240101")
        |select
        |*
        |from temp01
        |where
        |if(create_time>operate_time,create_time,if(create_time=operate_time,create_time,operate_time)) > cast("$max_time" as timestamp)
        |""".stripMargin)


    //  使用dataframe的形式
    spark.read.jdbc("jdbc:mysql://192.168.40.110:3306/shtd_store?useSSL=false","user_info",mysql_connect)
      .withColumn(
        "max_time",
        lit(
          when(col("create_time")> col("operate_time"),col("create_time")).otherwise(col("operate_time"))
        ).cast("timestamp")
      )
      .where(col("max_time") > lit(s"${max_time}").cast("timestamp"))
      .drop("max_time")
      .withColumn("etl_date",lit("20240101"))
      .write.mode("append")
      .format("hive")
      .partitionBy("etl_date")
      .saveAsTable("user_info")


    //  关闭环境
    spark.close()
  }

}
